1. Faro

Nivel 8 · Depura: ¿un pedido por cliente en todos los canales?

La solicitud

De Megan Collins, Directora de Ventas

“Brian me envió pedidos y clientes por canal, pero todos los canales muestran exactamente 1.00 pedidos por cliente, y los clientes son iguales a los pedidos en todas partes. Sabemos que la gente vuelve a comprar, así que los números se ven raros. ¿Puedes arreglarlo?”

Tu objetivo

Arregla la consulta. Para los pedidos con status 'completed', devuelve una fila por canal con: channel, orders (número de pedidos), customers (número de clientes distintos que los hicieron) y orders_per_customer (orders dividido entre customers, redondeado a 2).

  • Lee de la tabla customerspendiente
  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Muestra exactamente channel orders customers orders_per_customerpendiente

Tu consulta

SQL

Cargando el editor…

    ResultadoVista previa de customers · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcity
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan Francisco
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlanta
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos Angeles
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattle

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

    Tablas

    Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.

    customers2,018 filas · 9 columnas
    • customer_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • emailvarchar
    • cityvarchar
    • statevarchar
    • signup_datedate
    • segmentvarchar
    • referral_sourcevarchar
    Primeras 5 filas de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNULL
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNULL
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
    5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNULL
    orders12,000 filas · 7 columnas
    • order_idinteger
    • customer_idinteger
    • order_datetimestamp
    • statusvarchar
    • channelvarchar
    • shipping_feedecimal
    • coupon_codevarchar
    Primeras 5 filas de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NULL
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NULL
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
    1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
    products120 filas · 8 columnas
    • product_idinteger
    • namevarchar
    • categoryvarchar
    • subcategoryvarchar
    • unit_pricedecimal
    • unit_costdecimal
    • launched_ondate
    • is_activeboolean
    Primeras 5 filas de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NULL2023-09-11true
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
    105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
    order_items30,338 filas · 6 columnas
    • order_item_idinteger
    • order_idinteger
    • product_idinteger
    • quantityinteger
    • unit_pricedecimal
    • discount_pctdecimal
    Primeras 5 filas de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
    11001121931.990.00
    21001154311.990.00
    31002154411.990.00
    410021941149.000.00
    51002193219.990.00
    returns1,673 filas · 5 columnas
    • return_idinteger
    • order_item_idinteger
    • returned_ondate
    • reasonvarchar
    • refund_amountdecimal
    Primeras 5 filas de returns
    return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
    1142023-01-10damaged83.69
    2422023-01-10wrong_item19.99
    31052023-01-14wrong_item10.99
    4242023-01-16changed_mind26.99
    51262023-01-16late20.99
    employees60 filas · 8 columnas
    • employee_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • departmentvarchar
    • titlevarchar
    • manager_idinteger
    • hire_datedate
    • salaryinteger
    Primeras 5 filas de employees
    employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
    1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNULL2016-03-01285000
    2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
    3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
    4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
    5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
    web_sessions40,000 filas · 7 columnas
    • session_idinteger
    • customer_idinteger
    • started_attimestamp
    • devicevarchar
    • sourcevarchar
    • pages_viewedinteger
    • convertedboolean
    Primeras 5 filas de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
    1NULL2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
    3NULL2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
    4NULL2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
    5NULL2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false
    marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
    • spend_datedate
    • channelvarchar
    • amountdecimal
    Primeras 5 filas de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13
    2023-01-02email64.13

    La lección

    Una razón que sale exactamente 1.00 en cada fila es una señal fuerte de que el numerador y el denominador de la fracción son el mismo número. Eso es lo que pasa aquí.

    COUNT(columna) no es COUNT(DISTINCT columna)

    COUNT(customer_id) cuenta las filas donde customer_id no es NULL. En orders nunca es NULL, así que en cada canal cuenta pedidos, exactamente igual que COUNT(*). La pregunta es cuántos clientes distintos hay, y eso necesita DISTINCT:

    SELECT
      channel,
      COUNT(*) AS orders,
      COUNT(DISTINCT customer_id) AS customers
    FROM orders
    WHERE status = 'completed'
    GROUP BY channel;

    Web: 5,367 pedidos de 1,379 clientes. App: 3,885 pedidos de 1,316 clientes. Marketplace: 1,597 pedidos de 784 clientes. Al dividir salen 3.89, 2.95 y 2.04 pedidos por cliente. El * 1.0 mantiene la división decimal en todas las bases de datos.

    Cómo detectarlo

    • Dos columnas que deberían diferir son idénticas en cada fila.
    • Una razón es una constante sospechosamente redonda, como 1.00 o 100 %.
    • El resultado contradice algo que sabes del negocio, aquí que la mayoría de los clientes piden más de una vez.
    • Un número de “clientes” es mayor de lo que esperarías de la base de clientes. En web era 5,367, mientras que toda la tienda tiene unos dos mil clientes.

    Errores comunes

    • Sumar los conteos de clientes por canal para obtener un total. Un cliente que usó tanto web como app se cuenta en ambas filas, así que los tres conteos suman 3,479 aunque solo 1,730 clientes distintos tienen un pedido completado. Cuenta los clientes distintos sin el GROUP BY para el total real.
    • Escribir DISTINCT COUNT(customer_id). Eso aplica DISTINCT al conteo terminado, no a los ids de cliente, y no cambia nada.
    • Arreglar la columna de clientes pero no la razón. La razón repite el conteo, así que necesita el mismo COUNT(DISTINCT customer_id) en su denominador, o se queda en 1.00 mientras la columna de al lado se ve bien.

    En SQL Server

    COUNT(DISTINCT ...) funciona igual. El * 1.0 importa más allí: COUNT(*) / COUNT(DISTINCT customer_id) divide dos enteros y SQL Server trunca el resultado, así que 3.89 se mostraría como 3.

    Elige qué puede ejecutarse en este sitio. Puedes cambiarlo cuando quieras desde "Configurar cookies", al pie de cada página.